UKF参数辨识的T-S模糊多模型目标跟踪算法

• 作者: 李良群 王小梨 谢维信
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 机动目标跟踪 T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型 模糊C回归聚类算法 无迹卡尔曼
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 361-368
• 页数: 8页
• 分类号: TP732.1
• 字数: 5554字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.03.006

摘要

针对非线性系统中机动目标动态模型不确定性问题,提出了一种新的基于UKF参数辨识的T-S模糊多模型机动目标跟踪算法.在提出的算法中,用多个语义模糊集对目标特征信息进行模糊表示,构建一个通用的T-S模糊语义多模型框架.在T-S模糊语义多模型中,使用模糊C回归聚类算法实现对前件参数的辨识,同时,为了实现系统的非线性特征,引入无迹卡尔曼算法辨识后件参数.仿真结果表明,提出的算法跟踪性能优于传统的交互多模型算法和交互多模型无迹卡尔曼滤波算法,在被跟踪目标突然发生方向改变或目标的动态先验信息不精确等复杂情况时,能够有效地对目标进行精确跟踪.